Otomasi dan Robotika: Menggambar Ulang Masa Depan Industri
Sebulan yang cukup sibuk, lagi sekali, membahas perangkat lunak dan perangkat cerdas yang terus menembus tugas-tugas yang dulu hanya dilakukan manusia. Tugas-tugas tersebut berkisar dari pemindahan bahan rutin hingga desain rekayasa yang memerlukan keterampilan tinggi. Hal itu membuat saya berpikir banyak tentang bagaimana dunia manufaktur dan rekayasa akan terpengaruh oleh kecerdasan buatan ini. Bukan sekadar robot berbasis perangkat keras yang memindahkan bahan, merakit bagian, dan memesin bagian. Bot perangkat lunak canggih, di bawah kategori "desain generatif," menggantikan fungsi rekayasa, mengusulkan desain untuk brak, sayap pesawat, dan rangka kendaraan.
Apakah kita harus khawatir? Apakah mesin pengemudi mandiri (dan perangkat lunak rekayasa) akan menggantikan kita yang mencari nafkah di tenaga kerja industri dan manufaktur?
Itu adalah respons manusia yang alami. Kemajuan perangkat lunak cerdas, otomatisasi robotik, sistem visi, dan kecerdasan buatan (AI) sepertinya semakin melonjak. Tidak sulit menemukan prediksi-negative. Saya menulis ini setelah baru pulang dari pameran, pameran ATX West di Anaheim, CA, di mana saya melihat hektar robotika yang semakin cerdas dan otomatisasi pintar. Saya bahkan melihat robot bermain tenis meja dengan manusia, bertahan lawan pemain yang cukup baik. Robot kolaboratif, atau cobot, sudah umum, sering dilengkapi visi sehingga mereka dapat melihat dan merespons situasi yang fleksibel, mirip dengan manusia.
Saya telah belajar bahwa jenis prediksi yang dibuat seseorang tergantung pada kepribadian mereka, dan saya cenderung menjadi optimis. Dalam kasus robot dan otomatisasi, saya pikir pandangan optimis layak diterima, dengan beberapa peringatan. Secara optimis, insinyur dan profesional manufaktur akan tetap sangat dibutuhkan. Peringatan adalah pekerjaan mereka akan berubah. Mereka tidak akan digantikan melainkan diaktifkan—dan dalam pengaktifan itu mereka perlu mempertimbangkan ulang nilai mereka dalam proses manufaktur.
Contoh yang baik adalah desain generatif, sekelompok teknologi perangkat lunak yang juga saya cakup yang membantu insinyur menentukan desain. Salah satu contohnya adalah optimisasi topologi, teknik perangkat lunak yang ditawarkan banyak vendor yang secara matematis menemukan desain fisik yang paling kuat dengan jumlah bahan paling sedikit. Manusia mengajukan bentuk awal yang blok, menentukan beban dan properti bahan, dan perangkat lunak mengulang sampai mendapatkan solusi paling ringan. Seringkali, bentuk yang dihasilkan tampak organik, seperti sesuatu yang dihasilkan alam. Manufaktur aditif dapat menghasilkan bentuk organik ini, atau bentuk dapat diubah agar cocok dengan teknik manufaktur tradisional. Dengan penyesuaian kecil pada output dan ambang batas, komputer dapat menghasilkan ratusan desain dengan kompleksitas yang menakjubkan jauh lebih cepat daripada manusia dengan program CAD.
Pelajaran desain generatif ini penting: insinyur desain manusia perlu menentukan input dengan hati-hati dan mengevaluasi output. Dia perlu menjadi ahli dalam memilih input tersebut, memahami batasan praktisnya, dan mengevaluasi output untuk memilih desain terbaik—salah satu yang memenuhi kriteria yang hanya dapat dipahami manusia. Sisi positifnya adalah tidak praktis bagi manusia untuk merancang beberapa bagian yang tampak organik ini, bahkan jika mereka tahu caranya. Bot perangkat lunak cerdas, bekerja sama dengan manusia, dapat menghasilkan bagian yang lebih baik daripada manusia sendirian. Bot memperkuat bukan menggantikan manusia. Proses ini memerlukan manusia untuk menjadi ahli di hal-hal yang berbeda, mungkin hal-hal baru. Jika mereka tidak dapat beradaptasi, mereka menjadi kurang berguna sebagai insinyur.
Saat berada di ATX West, saya banyak bertemu vendor robot yang menyatakan sikap bahwa mereka tidak mencoba menggantikan manusia tetapi memungkinkan otomatisasi bekerja dalam kolaborasi dengan mereka. Saya pikir mereka tulus. Perhatian: manusia perlu beradaptasi dan berubah.
